Медицина и здравоохранение — одни из основных сфер применения новых технологий. Системы на базе машинного обучения участвуют во многих аспектах этих отраслей: от диагностики и лечения тяжелых заболеваний до создания новых лекарственных препаратов. Искусственный интеллект в медицине — это аналитики данных и диагносты, роботы-хирурги, виртуальные помощники и приложения для заполнения медицинских карт. Эти и другие ИИ-решения позволяют уменьшить количество врачебных ошибок, улучшить качество лечения пациентов и ускорить оказание медицинской помощи. Продлить жизнь, избавить от болезней — на что же способны новые технологии?

ИИ в медицинской сфере

Алгоритмы машинного обучения в медицине используются для анализа данных, предоставления новых способов диагностики, профилактики и лечения различных заболеваний. Цель искусственного интеллекта — изучение клинических данных и результатов лечения пациентов, их взаимосвязи.

Главным преимуществом внедрения ИИ в медицину является повышение точности диагностики заболеваний, в том числе на ранних стадиях. Анализ новыми технологиями снимков рентгена, МРТ (магнитно-резонансной томографии), КТ (компьютерной томографии) позволяет быстрее и проще определять наличие патологий и ставить диагнозы. В этой области ярким примером искусственного интеллекта в медицине может служить масштабный эксперимент по использованию технологий компьютерного зрения для анализа медицинских изображений в системе здравоохранения Москвы.

Искусственный интеллект в медицине может выступать и в роли лечащего врача: подобрать лекарства, создать индивидуальный план лечения. Роботы-хирурги проводят сложные операции, требующие большой точности и аккуратности. Разумеется, под контролем специалистов-людей. Также ИИ консультирует, в том числе и удаленно: не выходя из дома, пациенты могут узнать свой диагноз и получить советы о дальнейших действиях.

История развития ИИ в медицине

Искусственный интеллект проникал в сферы здравоохранения и медицины постепенно. Все началось с желания знать новости и изучать качественную медицинскую литературу.

В 1964 году появилась система MEDLARS (Medical Literature Analysis and Retrieval System), которая анализировала медицинскую литературу и получала нужные данные. Эта система поиска существенно сократила время, затрачиваемое врачами и учеными на подбор необходимой литературы в разнах областях медицины. С 1971 года поисковая система стала работать онлайн. Сейчас она известна как поисковик научной литературы MEDLINE (от MEDLARS и Online).

Примерно десять лет спустя на службу вышел первый помощник врача с искусственным интеллектом. В 1975 году Эдвард Шортлифф, будущий создатель биомедицинской информатики, изобрел систему MYCIN. В обязанности этого ассистента входили диагностика патогенных бактерий, назначение антибиотиков и расчет их правильной дозировки, учитывая вес больного.

В 1976 году благодаря исследователям из Ратгерского университета (США) и профессору Казимиру Куликовскому появилась экспертная система  CASNET (Complex Adaptive Systems and NETworks). ИИ диагностировал глазные заболевания и выдавал рекомендации по их лечению.

В 1980-х годах активно разрабатывались экспертные системы, основанные на знаниях и опыте врачей. Постепенно икусственный интеллект учился анализировать симптомы, ставить диагнозы и назначать лечение.

В 1986 году ученые Массачусетского технологического института (США) представили систему DXplain. Она предназначалась для дифференциальной диагностики на основании введенных симптомов пациента, содержала описание заболеваний и другую научную информацию.

В 2007 году была запущена система Watson, отвечающая на вопросы по медицинской тематике. Технология DeepQA анализировала контент для получения возможных ответов, используя обработку естественного языка. В 2017 году суперкомпьютер IBM Watson научился идентифицировать новые РНК-связывающие белки, измененные при склерозе.

XXI век — время активного внедрения искусственного интеллекта в медицину. Машинное обучение применяется для определения поражений, выявления болезней, постановки диагнозов и составления отчетов. Создаются модели прогнозирования и ответов на вопросы, появляются роботы-врачи и роботы-медсестры.

Применение искусственного интеллекта в медицине

Методы искусственного интеллекта в медицине включают различные технологии и виды машинного обучения, такие как обработка естественного языка, нейросети, компьютерное зрение, самообучающиеся генетические алгоритмы, а также модели представления знаний для проектирования многоагентных систем, экспертных систем и систем поддержки принятия решений.

Технологии искусственного интеллекта в медицине применяются:

✓ для анализа изображений,

✓ удаленного мониторинга пациентов,

✓ создания лекарственных препаратов,

✓ поддержки принятия врачебных решений,

✓ проведения операций,

✓ протезирования,

✓ составления индивидуального плана лечения,

✓ прогнозирования риска развития заболеваний.

ИИ работает во многих областях медицины:

◉ Генетика

Искусственный интеллект помогает анализировать генетические данные и опознавать мутации, даже небольшие.

◉ Онкология

Новые технологии значительно повышают точность диагнозов. С большей достоверностью можно определить аномальное образование клеток и распознать потенциальные онкологические заболевания на ранних стадиях. Системы поддержки принятия врачебных решений в онкологии также помогают в подборе и контроле терапии и других задачах.

◉ Дерматология

Нейросеть глубокого обучения способна классифицировать образования на коже эффективнее, чем это делают врачи.

◉ УЗИ-обследования

Например, при ультразвуковом исследовании беременных ИИ может определить наличие патологий у ребенка.

◉ Хирургия

Роботизированные системы позволяют делать сложные операции точно и эффективно. Искусственный интеллект предоставляет врачам уникальные инструменты и данные, тем самым повышая результативность хирургических процедур.

◉ Неврология

Искусственный интеллект помогает врачам диагностировать инсульт. Сравнивая снимок мозга больного с большим количеством других изображений, нейросеть определяет возможные отклонения.

◉ Психиатрия и психотерапия

Некоторым пациентам гораздо комфортнее общаться и делиться своими личными проблемами с виртуальным доктором, чем с реальным. Чат-боты — психотерапевты помогают людям справляться с их психологическими проблемами, ставят диагнозы и даже назначают лечение.

◉ Фармацевтика и фармакология

ИИ помогает значительно сократить время проведения клинических исследований и разработки препаратов, а также уменьшить затраты на производство лекарств. Также новые технологии способны повысить качество препаратов и снизить количество побочных действий.

Преимущества и недостатки внедрения ИИ в медицину

Искусственный интеллект широко применяется в сферах медицины и здравоохранения: от диагностирования до консультирования. Однако несмотря на преимущества новых технологий, они имеют свои недостатки.

К неоспоримым плюсам использования ИИ относится высокая точность. Новые технологии помогают избежать врачебной ошибки; обнаружить то, что не может увидеть человек; существенно ускорить выполнение операций. Также искусственный интеллект позволяет снизить расходы.

Слабые стороны ИИ заключаются в вероятности ошибок из-за непроверенных данных. Также есть риски постановки неверного диагноза, сбоя по различным причинам и взлома преступными группами. Не стоит забывать о неправомерном использовании персональных данных, вопросах интеллектуальной собственности и правовом статусе объектов ИИ.

Несмотря на большие возможности искусственного интеллекта в медицине и здравоохранении, следует помнить о рисках, которые несут в себе новые технологии.

Виктория РОДИЧЕВА

Изображения: Sutterstock; Istockphoto; Freepik; Pinterest; Виктория Родичева (инфографика)

Подписывайтесь на каналы Let AI be в Telegram и «ВКонтакте» — оставайтесь в курсе главных новостей в сфере искусственного интеллекта!